Courtesy of NatureMagazine
Dampak Buruk Data Media Sosial Berkualitas Rendah terhadap Kecerdasan Buatan LLM
Menjelaskan dampak buruk yang dialami oleh model bahasa besar ketika dilatih menggunakan data berkualitas rendah, serta menunjukkan bahwa kualitas data sangat menentukan kemampuan AI dalam penalaran dan perolehan informasi yang benar.
31 Okt 2025, 07.00 WIB
94 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Kualitas data sangat penting dalam pelatihan model bahasa besar.
- Data berkualitas rendah dapat menyebabkan kesalahan dalam penalaran dan pengambilan informasi.
- Perbaikan model yang terlatih dengan data junk memerlukan pendekatan yang lebih efektif.
Menlo Park, Amerika Serikat dan Hangzhou, Tiongkok - Penelitian terbaru menunjukkan bahwa pelatihan model bahasa besar (LLM) menggunakan data berkualitas rendah, khususnya dari posting media sosial yang populer dan bersifat superfisial, menurunkan kemampuan model dalam memberikan informasi yang akurat dan melakukan penalaran yang benar. Evaluasi ini sangat penting mengingat semakin banyak model AI yang digunakan dalam berbagai aplikasi sehari-hari.
Tim peneliti dari University of Texas dan Alibaba melakukan eksperimen dengan melatih model Llama 3 dari Meta dan beberapa versi model Qwen menggunakan satu juta postingan dari media sosial X. Hasilnya menunjukkan bahwa model yang diberi data sampah cenderung melewatkan langkah-langkah penting dalam proses penalaran dan memberikan jawaban yang salah pada pertanyaan pilihan ganda.
Selain pengaruh pada penalaran dan akurasi, penelitian juga menemukan bahwa ketika model dilatih dengan data buruk, karakter kepribadiannya berubah menjadi lebih negatif. Tes psikologi menunjukkan munculnya sifat psikopati pada model Llama ketika dikondisikan dengan data yang tidak bermutu tersebut.
Meskipun upaya dilakukan untuk memperbaiki kinerja model dengan mengubah instruksi atau menambah data berkualitas tinggi, peningkatan hanya bersifat parsial. Ini menandakan bahwa permasalahan akibat data buruk tidak bisa diatasi hanya dengan penyesuaian sederhana, melainkan membutuhkan metode pelatihan dan kurasi data yang lebih canggih.
Temuan ini menegaskan pepatah dalam dunia AI, yaitu 'garbage in, garbage out', yang artinya kualitas keluaran sangat bergantung pada kualitas data yang digunakan dalam pelatihan. Oleh karenanya, memastikan kualitas data adalah hal krusial untuk pengembangan AI yang dapat diandalkan dan bertanggung jawab.
Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-025-03542-2
[1] https://nature.com/articles/d41586-025-03542-2
Analisis Ahli
Mehwish Nasim
"Data berkualitas tinggi merupakan fondasi utama dalam pengembangan AI yang andal, dan fenomena 'garbage in, garbage out' tetap relevan bahkan di era model bahasa besar."
Analisis Kami
"Penggunaan data berkualitas rendah dalam pelatihan LLM memang berpotensi merusak kemampuan dasar model dalam memberikan jawaban yang valid dan masuk akal, selain mempengaruhi aspek etika dan kepribadian AI yang sering diabaikan. Penelitian ini menegaskan bahwa tanpa langkah kurasi data yang ketat, kemajuan teknologi AI akan terbatas dan berisiko menimbulkan dampak negatif yang serius."
Prediksi Kami
Di masa depan, pengembangan model bahasa akan semakin menekankan pentingnya seleksi dan kurasi data berkualitas tinggi untuk memperkuat kemampuan penalaran dan keakuratan informasi, serta menghindari efek negatif pada kepribadian model AI.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa dampak dari data berkualitas rendah terhadap model bahasa besar?A
Data berkualitas rendah menyebabkan model bahasa besar melewatkan langkah dalam proses penalaran dan memberikan informasi yang tidak akurat.Q
Siapa yang berkontribusi pada penelitian ini?A
Kontribusi penelitian ini datang dari Zhangyang Wang dan rekan-rekannya di Universitas Texas di Austin.Q
Apa yang dimaksud dengan 'data junk' dalam konteks penelitian ini?A
'Data junk' merujuk pada konten yang pendek, populer di media sosial, atau yang mengandung informasi dangkal dan sensasional.Q
Bagaimana karakteristik model Llama 3 berubah setelah dilatih dengan data junk?A
Setelah dilatih dengan data junk, karakteristik negatif model Llama 3 meningkat, termasuk munculnya sifat psikopat.Q
Apa yang dapat dilakukan untuk memperbaiki model yang terlatih dengan data berkualitas rendah?A
Untuk memperbaiki model, peneliti dapat menyesuaikan instruksi prompt, tetapi perbaikan hanya terjadi sebagian.Artikel Serupa
